Google DeepMind, Gemini Robotics 2 출시: 범용 AI "뇌"가 몇 시간 내에 새로운 신체에 적응

Google DeepMind는 Gemini Robotics 2 시리즈를 출시하여 이를 범용 AI "두뇌" 지능 제품군으로 포지셔닝하여 구현된 지능형 로봇을 위한 통합 지능 계층을 제공했습니다. 세 가지 모델은 모델 전반에 걸쳐 다양한 하드웨어 본체에 적용할 수 있습니다. 공식적인 적응 속도는 다음과 같습니다. 모델을 새로운 신체에 연결하는 데 몇 시간의 데이터 교육만 필요합니다.

"지능형 레이어"를 배치하고 하드웨어에서 분리

DeepMind는 분명히 전체 기계를 구축하지 않습니다. 대신 Gemini Robotics 2를 인식, 이해, 계획, 실행 등 핵심 기능을 담당하는 로봇의 '지능형 레이어' 출력으로 사용하므로 하드웨어 제조업체는 이를 기반으로 전체 기계 설계 및 시나리오 구현에 집중할 수 있습니다. 이 접근 방식은 "로봇 공학 세계의 안드로이드 시스템"과 정확히 동일합니다. 일반 지능 계층을 마스터한 사람은 누구나 구현된 지능 생태계로의 진입을 제어합니다.

적응 시간: 소프트웨어가 하드웨어 리듬을 재정의함

기존 로봇 기술 개발에는 몇 달이 걸리지만 Gemini Robotics 2는 새로운 모델의 적응을 몇 시간으로 단축합니다. 이러한 변화는 하드웨어 반복과 소프트웨어 인텔리전스 간의 리듬 관계를 완전히 다시 작성합니다. 하드웨어 제조업체는 AI R&D에 대한 투자를 크게 줄이고 구조 및 시나리오에 리소스를 집중할 수 있습니다. 그러나 실제로 복잡한 산업 시나리오의 일반화 성능은 실제 구현 데이터가 테스트될 때까지 기다려야 합니다.

세 가지 모델의 레이어드 조합

시리즈의 세 가지 모델은 다양한 컴퓨팅 성능과 형식 요구 사항을 다룹니다. 대규모 클라우드 모델 + 소형 최종 모델의 계층화를 통해 비용, 대기 시간 및 기능 간에 그라데이션 구분이 이루어지며 다양한 가격대의 로봇에 해당하는 솔루션을 제공합니다. 이는 또한 구체화된 지능이 '단일 지점 시연'에서 '대량 생산'으로 이동하는 유일한 경로이기도 합니다.

국내 로봇 제조업체의 경우 Gemini 지능형 레이어 채택은 공급망 및 데이터 보안 고려 사항을 의미합니다. 국내 지능형 레이어 솔루션의 후속 조치 속도가 이 '지능형 레이어 표준' 분쟁의 방향을 결정할 것이며, 구현된 지능 생태계에서 중국 제조업체의 교섭 공간에도 직접적인 영향을 미칠 것입니다.

앞으로 추적할 가치가 있는 몇 가지 방향은 다음과 같습니다.

1. 모델 세부정보: 세 가지 모델의 특정 매개변수, 형태 적응 범위 및 승인/충전 모드.
2. 국내 접근: 국내 주류 로봇 제조업체와의 연결 여부 및 국내 지능형 레이어 솔루션에 대한 후속 조치 방법.
3. 산업 일반화: 복잡한 산업 시나리오에서 "몇 시간의 적응"에 대한 실제 일반화 성능입니다.
4. 표준 전쟁: 구현 지능 '스마트 레이어'를 위한 표준 전쟁의 진화(구글 대 국내 솔루션).